Matemáticas Aplicadas (plan 2017) 2021-2

Tercer Semestre, Taller de Modelación I

La modelación matemática y su implementación computacional constituyen uno de los pilares de la ciencia moderna, ya que permite estudiar y predecir el comportamiento de algunos fenómenos naturales con gran precisión.

En este curso se estudiarán modelos matemáticos básicos, pero trascendentales en una gran diversidad de disciplinas, en su mayoría los problemas que se abordarán estarán enfocados a las ciencias básicas e ingeniería. Al ser una asignatura con un enfoque teórico-práctico (asistencia obligatoria), parte de la evaluación serán laboratorios (programas y simulaciones hechas en Python) los cuales además de entregarse en tiempo y forma, serán sustentados.

Los ejes temáticos del curso son:

1. Optimización
2. Simulación de eventos discretos
3. Acción de transformaciones (simulación con Paraview)
4. Introducción al algebra lineal numérica

Calificación (los porcentajes pueden cambiar, dependiendo del desarrollo del curso u opinión de los estudiantes en la primera clase):

1. Quizzes y revisiones de artículos —---— 40%
2. Laboratorios ———————————— 60%
3. Proyecto final ——————————-— 10%

Se utilizarán las plataformas de Zoom y Google Classroom.

PRIMERA CLASE EN LA PLATAFORMA ZOOM

• ID de reunión: 972 964 2497
• Código de acceso: 09BLJY

BIBLIOGRAFÍA BÁSICA

Adicional al programa oficial de la facultad, se recomiendan las siguientes fuentes (se irán proporcionando articulos conforme se avance en el contenido):

1. Kinder, J. M., & Nelson, P. (2018). A Student's Guide to Python for Physical Modeling: Updated Edition. Princeton University Press.
2. Law, A. M., Kelton, W. D., & Kelton, W. D. (2000). Simulation modeling and analysis (Vol. 3). New York: McGraw-Hill.
3. Pooch, U. W., & Wall, J. A. (1992). Discrete event simulation: a practical approach (Vol. 4). CRC press.
4. Punch, W. F., & Enbody, R. (2010). The practice of computing using python. Addison-Wesley Publishing Company.